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Optimization For Data Science – Pisa

Università di Pisa · Dipartimento di Informatica · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Antonio Frangioni Canale unico

Corso di laurea: Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM Data) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Boyd – Ottimizzazione convessaCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bazaraa – Programmazione non lineareCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Luenberger – Programmazione lineare e non lineareCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Nocedal – Ottimizzazione numericaCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Jon Lee A First Course in Linear OptimizationCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Models – Versione e-book gratuitaCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slide e software distribuiti dal docente.
  • Sono disponibili dispense complete per lil corso.
  • Materiale didattico di base di Ricerca Operativa (in italiano)

Argomenti del programma: Nozioni di base di algebra lineare e calcolo infinitesimale (in base alle necessità) Ottimizzazione "semplice" non vincolata, univariata e multivariata Ottimizzazione continua non vincolata univariata Ottimizzazione continua non vincolata multivariata (utilizzando diversa informazione al primo ordine) Teoria dell'ottimizzazione continua vincolata Convessità e dualità (Lagrangiana, lineare, quadratica, conica, ecc.)…

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